Технология look-alike позволяет находить новых покупателей, чье поведение совпадает с характеристиками текущих клиентов. Этот инструмент снижает стоимость привлечения и повышает конверсию рекламных кампаний, используя данные, которые невозможно задать вручную.
В статье разберем, как работает look alike модель, какие источники брать за основу и как настроить аудиторию look alike на популярных площадках. Правильное использование алгоритма дает возможность собрать качественный сегмент новой целевой аудитории.
- Что такое look-alike
- Как применять look-alike
- Какие задачи можно решить с look-alike
- Какие бывают аудитории для look-alike
- Как подобрать правильную аудиторию для look-alike
- Настройка look-alike в «Яндекс Директе»
- Настройка look-alike в ВК
- Коротко о главном
Что такое look-alike
Отвечая на частый запрос «look alike что это», маркетологи определяют термин как алгоритм поиска пользователей, максимально похожих на существующую базу. Система анализирует не только базовые параметры (возраст, пол), но и скрытые паттерны: историю поиска, интерес к определенному бренду или услуге.
Look alike таргетинг выявляет посетителей, которые:
- Изучали подборки товаров, схожие с ассортиментом проекта.
- Совершали целевое действие на сайте (оформляли заказ).
- Оставляли комментарии и отзывы в социальных сетях.
- Общались по поводу продукта на профильных форумах.
Такой подход позволяет расширить охват, находя готовых к покупке людей. Грамотная look alike реклама экономит бюджет, исключая показы нерелевантным группам.
Собранная lal аудитория полезна любому бизнесу в интернете:
- Владельцам компаний, чья текущая стратегия исчерпала емкость.
- Проектам в узких нишах для подбора дополнительного трафика.
Ключевое отличие: Look-alike vs ретаргетинг
| Критерий | Look-alike | Ретаргетинг |
|---|---|---|
| Цель | Найти новых пользователей, похожих на ваших клиентов | Вернуть и конвертировать уже взаимодействовавших |
| Аудитория | Новые пользователи (исключая исходный сегмент) | Те, кто уже был на сайте или взаимодействовал с брендом |
| Этап воронки | Верх/середина (привлечение) | Середина/низ (конверсия) |
Плюсы и минусы look-alike
| ✅ Преимущества | ❌ Недостатки и риски |
|---|---|
| Привлекает «теплую» и релевантную выборку | Нужно время на обучение алгоритма |
| Снижает перерасход на нерелевантные показы | Первые результаты могут быть нестабильными |
| Показывает креатив тем, кто уже искал похожие товары | Требуется минимальный размер и качество seed-сегмента |
| Добавляет новую аудиторию, недоступную при ручной настройке | Зависимость от корректной подготовки данных |
Для старта достаточно загрузить исходный сегмент от 100 до 1000 уникальных пользователей. Качество информации важнее количества. При соблюдении этих условий получается эффективный инструмент, повышающий итоговый результат маркетинга.
Как применять look-alike
Как работать с lookalike аудиториями на практике? Искусственный интеллект анализирует загруженную информацию, ищет общие черты и формирует новый сегмент.
Чтобы создать качественную базу, пользователи должны выполнить определенные условия:
- Совершить макроконверсию на странице.
- Скачать и установить мобильное приложение.
- Находиться на сайте продолжительное время (более 2 минут).
- Кликнуть на контекстный баннер или рекламную ссылку.
- Взаимодействовать с контентом блога.
Источником данных выступают:
- Выгрузки из CRM-систем.
- Базы email-подписчиков и активных читателей рассылок.
- ID людей, установивших приложение.
- Списки посетителей сайта за нужный период.
- Собранные пикселем сегменты.
Важно: при загрузке контактов (email/телефон) необходимо иметь согласие пользователей на обработку персональных данных (ФЗ‑152).
После загрузки стартует машинное обучение. Технология определяет ключевые признаки исходной группы и начинает создавать похожий профиль.
Существующие клиенты автоматически исключаются: бизнес получает только свежие лиды.
Какие задачи можно решить с look-alike
- Масштабирование рекламной кампании. Инструмент помогает увеличить охват. Решение оптимально, чтобы транслировать предложение более широкому кругу. Применяется для роста медийных показателей.
- Усиление лидогенерации. Алгоритм учитывает особенности тех, кто оставлял заявки или добавлял товар в корзину. Система подберет пользователей, которых вручную найти невозможно. Это помогает снижать CPA и повышать ROAS за счет точной оптимизации.
- Повышение продаж. Так как look a like модель таргетируется на покупателей, повторить успех на схожей базе становится проще.
Какие бывают аудитории для look-alike
Формирование сегментов зависит от целей проекта. Подходы различаются для лидогенерации, прямых продаж и e-commerce.
Сбор похожей аудитории для повышения лидогенерации
Для корректного создания требуется свежая выборка: пользователи, совершившие действие за последние 30 дней. Использование устаревшей информации снижает качество lookalike.
Не стоит делать lal на основе слишком крупного списка (например, 500 000 человек). Алгоритм выделит лишь базовые метрики (пол, возраст), проигнорировав важные поведенческие факторы: действия на сайте или интерес к продукту.
Сбор look-alike для ecommerce
Интернет-магазины активно применяют этот формат. Рассмотрим кейс использования в e-commerce.
Задача — распродать кроссовки. Необходимо собрать сегмент по посетителям, совершившим цепочку действий в интернет-магазине: переход в раздел спортивной обуви, добавление в корзину, оформление заказа. Так система найдет тех, кто с наибольшей вероятностью совершит покупку.
Важно учитывать цикл сделки. Для одежды это 7–14 дней, для крупной бытовой техники — до месяца.
Сбор похожей аудитории для охватов
Чтобы искать заинтересованных пользователей, базой должны стать посетители, просмотревшие от трех страниц и находившиеся на ресурсе дольше двух минут.
Таргетировать на всех подряд — ошибка. Модель скопирует поведенческий паттерн нецелевого трафика, сливая бюджет на случайных людей.
Для медийных запусков выбирайте максимальный охват платформы. Начинайте с точных LAL, постепенно расширяя их по мере стабилизации метрик.
Как подобрать правильную аудиторию для look-alike
Перед тем как сделать look alike, необходимо корректно обучить нейросеть. Основные советы:
- Тестируйте пол отдельно, если товар имеет специфику.
- Указывайте основной возраст диапазоном (например, 25–45 лет).
- Разделяйте гео: Москву и регионы лучше запускать раздельно.
- Не добавляйте жесткие интересы, чтобы не сужать выборку.
- Учитывайте тип устройств, если есть мобильная версия.
Если предыдущая кампания показала высокий ROI, просто замените в настройках ключевые слова на look-alike.
Из некачественных данных формируется слабая выборка. Использование всех посетителей сайта без сегментации приведет к низким результатам.
Ошибочный выбор периода (например, 60 дней для быстрых покупок) даст нерелевантный трафик. Пользователи уже могли решить свою проблему у конкурентов.
Какие данные подойдут в seed-аудиторию и минимальный размер
Используйте только first-party данные и «свежие» сегменты — от этого напрямую зависит точность LAL.
- CRM-база (first-party): клиенты с подтвержденными заказами.
- Данные сайта (пиксели/аналитика): выполнившие целевое действие (Яндекс Метрика или Google Analytics).
- Списки контактов: email и телефоны при наличии согласия пользователей (ФЗ-152).
- Взаимодействия с контентом: активные подписчики Facebook или ВКонтакте, досмотревшие видео до конца.
Минимальный размер исходного сегмента: от 100 до 1000 уникальных пользователей. Больший объем дает лучшую точность. Оптимальный диапазон для стабильного обучения — от 1000 человек.
Сегментация для сверхточности: создавайте отдельные seed-сегменты по ценности и поведению — «топ-10% по LTV», «частые покупатели» (RFM), «добавили в корзину, но не купили». Такой подход позволяет повысить точность алгоритма и снизить стоимость конверсии.
Размер LAL: точность vs охват (1–10%) и тестирование
Размер look-a-like — это баланс между точностью и охватом. Каждый сегмент требует отдельного подхода.
- 1 %: максимальное совпадение, идеальный старт для дорогих услуг.
- 2–5 %: баланс для масштабирования кампаний.
- 6–10 %: широкий охват для медийных форматов; аудитория более «холодная».
Тестируйте: запускайте A/B-тесты — LAL 1 % vs 5 %, LAL на покупателях vs LAL на посетителях сайта. Всегда исключайте исходный (seed) сегмент из таргетинга, чтобы не тратить бюджет на текущих клиентов.
Настройка look-alike в «Яндекс Директе»
Разберем, как создать аудиторию look alike в экосистеме Яндекса. Перейдите во вкладку «Похожие аудитории» сервиса Яндекс Аудитории.
Пошаговый алгоритм для рекламного кабинета:
- Выберите соответствующий пункт меню и укажите название нового сегмента.
- Задайте соотношение между точностью и охватом. Чем точнее, тем меньше пользователей попадет в выборку.
- Дождитесь окончания обработки. Пользователи из исходного сегмента не попадут в новый кусок аудитории.
- Создайте рекламный креатив.
- Запустите рекламу и следите за метриками.
- В группе условий таргетинга исключите исходный (seed) сегмент, чтобы не показывать рекламу текущим клиентам.
Настройка look-alike в ВК
Инструкция для социальной сети ВКонтакте:
- Переход в раздел. В рекламном кабинете откройте «Ретаргетинг» и нажмите «Создать». Допускается загрузка файла с ID, телефонами, e-mail или использование пикселя.
- Вкладка «Похожие аудитории». Перейдите в соответствующее меню.
Так выглядит настройка поиска похожих аудиторий в ВК - Запуск поиска. Выберите изначальную базу и нажмите «Начать поиск». Обработка занимает несколько часов.
- Интеграция. После формирования статуса добавьте сегмент в кампанию.
- Исключение. Обязательно исключите исходный сегмент в настройках таргетинга.
Коротко про myTarget: платформа работает аналогично. Загрузите файл или события из приложений (раздел «Аудитории»), выберите степень сходства и дождитесь обработки (6–24 часа). Затем запускайте рекламу (например, формат VK Ads или mytarget ru), исключив исходный сегмент.
Коротко о главном
- Начните собирать данные заранее. Загружайте списки в кабинет для обучения нейросети до старта кампании.
- Разделяйте сегменты под конкретные бизнес-цели.
- Ранжируйте аудиторию по этапам воронки продаж.
- Дробите слишком большие базы на узкие группы.
- Внедряйте пиксели для трекинга микроконверсий.
- Совмещайте инструмент с контекстной рекламой и RFM-анализом.
.png)
.png)
.png)
Комментарии (6)
Оставить комментарий